Analyse discriminante multivoie sparse.

Laurent Le Brusquet (1) , Arthur Tenenhaus (1) , Gisela Lechuga (1)

1 L2S - Laboratoire des signaux et systèmes

A sparse version of Fisher discriminant analysis for multiway data is presented. More specifically, this paper gathers two extensions of standard Fisher discriminant analysis. The first one is Multiway-FDA which has been designed to deal with multiway data. The second one is sparse-FDA which allows to reach a parsimonious classifier.

De nombreux papiers concernent les méthodes d'analyse pour données multivoie. Par exemple, la régression PLS, l'analyse en composantes principales, l'analyse discriminante, la régression logistique ont leurs extensions dans le cadre des données multivoie.Ce papier montre que le cadre des méthodes multivoie est approprié pour introduire une contrainte supplémentaire de parcimonie. Une version "sparse" de l'analyse discriminante multivoie est ici présentée. Elle présente l'avantage d'être peu gourmande en temps de calcul et de faciliter l'interprétation du classifieur obtenu.

Mots clés: Sparsity; Multiway analysis; Fisher discriminant analysis

Mots clés: Parcimonie; Données multivoie

Domaines: Machine Learning [stat.ML]; Modélisation et simulation; Statistiques [math.ST]

Laurent Le Brusquet, Arthur Tenenhaus, Gisela Lechuga. Analyse discriminante multivoie sparse.. 48èmes Journées de Statistique de la SFdS (JdS 2016), May 2016, Montepellier, France. ⟨hal-01376457⟩